如何处理Pandas中使用inplace方法引发的FutureWarning

原代码存在两个问题：一是链式索引配合inplace=True触发了pandas的FutureWarning，二是dropna使用inplace=True时会返回None，导致df1被赋值为无效值。

修改方案1：生成新的DataFrame（不修改原df） #

# 替换空值为nan，生成新的Series赋值回原列
df['CellNRARFCN'] = df['CellNRARFCN'].replace('', np.nan)
# 生成新的DataFrame存储删除空行后的结果
df1 = df.dropna(subset=['CellNRARFCN'])

修改方案2：原地修改原DataFrame #

如果不需要保留原df，可以直接在原对象上操作：

# 用df.replace方法指定列进行替换，避免链式索引
df.replace({'CellNRARFCN': ''}, np.nan, inplace=True)
# 原地删除空行，无需赋值给变量
df.dropna(subset=['CellNRARFCN'], inplace=True)

关键说明 #

• 避免df['col'].method(inplace=True)这种链式操作，改用df['col'] = df['col'].method()直接赋值，或者使用df.replace()这种支持指定列的DataFrame级方法，确保操作作用在原对象上。
• 当使用inplace=True时，方法不会返回新的DataFrame，不要将其赋值给变量，否则会得到None。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者syed